“過学習を避けるには、データの正則化と汎化という追加的な2つの手法があります。”過学習を防ぐ交差検証の手法: k-分割、ホールドアウト、リーブワンアウト、ランダム反復サブサンプリング、層化、再代入。

機械学習

misshiki のブックマーク 2020/04/07 13:19

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4683963207009544642/comment/misshiki" data-user-id="misshiki" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2004/07/news017.html" data-original-href="https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2004/07/news017.html" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fmonoist.itmedia.co.jp%2Fmn%2Farticles%2F2004%2F07%2Fnews017.html" data-user-icon="/users/misshiki/profile.png">機械学習の2つの壁「分類モデルの選定」と「過学習」への対処法</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">機械学習</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">“過学習を避けるには、データの正則化と汎化という追加的な2つの手法があります。”過学習を防ぐ交差検証の手法: k-分割、ホールドアウト、リーブワンアウト、ランダム反復サブサンプリング、層化、再代入。</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/misshiki/20200407#bookmark-4683963207009544642"><span class="datetime-body">2020/04/07 13:19</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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